🐱 Анализ активности домашнего питомца на основании данных перемещений с GPS-ошейника (трекера)¶

Исходные данные: выгрузка данных с перемещениями домашней кошки Ириски. Лог содержит данные о перемещениях с 26 мая по 5 ноября 2024 года включительно. На момент покупки ошейника питомцу был один год, его можно считать взрослой особью

Данные моего аккаунта получены по запросу в компанию, предоставляющую услуги.

Перемещения питомца отслеживаются через мобильное приложение. 10 минут - время передачи координат местоположения питомца (самостоятельно настраивается в приложении).

Кнопка «Экстренный поиск» в мобильном приложении передаёт координаты животного каждые 20 секунд. Это позволяет отслеживать его перемещение почти в режиме реального времени.

Без движения трекер через 4 минуты уходит в спящий режим и включается автоматически после возобновления движения. Кнопка «Экстренный поиск» позволяет включить трекер принудительно.

В помещении трекер не работает.

В приложении также доступна статистика: средняя/максимальная скорость и расстояние, пройденное за текущий день.

Цель: провести анализ на основании данных перемещений кошки с GPS-ошейника вне дома с целью определения ее предпочтений в выборе мест и условий прогулки, а также выявления особенностей поведения. Дополнительно исследование позволит улучшить навыки проведения статистического анализа и использования инструментов python и его библиотек

Основные задачи:

  • предобработка данных
  • исследовательский анализ
  • интерактивная визуализация
  • парсинг архива прогноза погоды

Загрузка и изучение данных из файла¶

In [4]:
# импорт необходимых библиотек
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
from datetime import time

import folium
import folium.plugins
from folium.plugins import HeatMapWithTime, HeatMap, DualMap

from geopy.distance import geodesic

import plotly.express as px

import requests  # Импорт библиотеки для запросов к серверу
from bs4 import BeautifulSoup as BS # Импорт библиотеки для автоматического парсинга странички

import phik
from phik import report
from phik.report import plot_correlation_matrix



import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
In [5]:
plt.style.use('seaborn-v0_8-muted')
In [6]:
# чтение данных из файла
data = pd.read_json('/Users/olgakozlova/Desktop/datasets/861261029329964.json')
data.tail()
Out[6]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction
8549 55.86223778, 38.65325611 2024-11-05 07:39:50 gps 10 False 47
8550 55.86276667, 38.65301833 2024-11-05 07:49:50 gps 10 False 170
8551 55.86233611, 38.65266833 2024-11-05 07:59:51 gps 10 False 248
8552 55.86182, 38.65254 2024-11-05 08:16:59 gps 10 True 114
8553 55.86203667, 38.65169167 2024-11-05 08:27:36 gps 10 False 350
In [7]:
# просмотр общей информации о данных
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8554 entries, 0 to 8553
Data columns (total 6 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype         
---  ------        --------------  -----         
 0   coordinate    8554 non-null   object        
 1   created_at    8554 non-null   datetime64[ns]
 2   type          8554 non-null   object        
 3   accuracy      8554 non-null   int64         
 4   extra_search  8554 non-null   bool          
 5   direction     8554 non-null   int64         
dtypes: bool(1), datetime64[ns](1), int64(2), object(2)
memory usage: 342.6+ KB

Таблица представлена 6 столбцами и 8554 строками. Каждая запись в логе — это действие совершенное кошкой, перемещение из одной точки в другую c фиксацией времени. Встречаются типы данных: object - дважды, int64 - дважды, datetime64 - 1 раз, bool - 1 раз.

К данным не прилагалась документация, поэтому описание составлено по смыслу заголовков и содержимому колонок:

  • coordinate — географические координаты;
  • created_at — дата и время события;
  • type — тип спутниковой системы навигации;
  • accuracy — точность отслеживания питомца, метры;
  • extra_search — активация режима "Экстренный поиск";
  • direction — направление движения.

В столбцах одинаковое количество строк, что говорит о том, что все строки с ненулевыми значениями.

In [9]:
# числовое представление данных
data.describe().T
Out[9]:
count mean min 25% 50% 75% max std
created_at 8554 2024-08-19 10:56:04.838555136 2024-05-26 17:05:22 2024-07-13 14:55:42 2024-08-21 13:08:00.500000 2024-09-26 16:07:33.750000128 2024-11-05 08:27:36 NaN
accuracy 8554.0 10.0 10.0 10.0 10.0 10.0 10.0 0.0
direction 8554.0 179.251929 0.0 89.0 178.5 272.0 359.0 105.210356
In [10]:
# количество полных дубликатов
data.duplicated().sum()
Out[10]:
0

Промежуточные выводы¶

Количество записей в логе - 8554. Каждая запись таблицы дает информацию о действии, совершенном питомцем, включая: дату и время, географические координаты, использование экстренного режима и т.д.

Предварительно можно считать, что данных достаточно для исследовательского анализа, пропуски не обнаружены. Полных дубликатов нет.

Предобработка данных¶

In [14]:
data.columns
Out[14]:
Index(['coordinate', 'created_at', 'type', 'accuracy', 'extra_search',
       'direction'],
      dtype='object')

Заголовки столбцов уже оформлены в змеином регистре. Лишних пробелов нет.

Посмотрим на значения, которые встречаются в столбце coordinate:

In [16]:
# уникальные значения и их встречаемость в столбце Координаты
display(data['coordinate'].value_counts().sort_values(ascending = False).head(10))

# число дубликатов в столбце Координаты
print('Итого дубликатов по столбцу coordinate:', data[data[['coordinate']].duplicated()]['coordinate'].count())

coordinate
55.86188278, 38.65231       2
55.86219278, 38.651375      2
55.8618, 38.65219           2
55.863055, 38.651415        2
55.86232333, 38.65169833    2
55.86210278, 38.65228333    2
55.86209833, 38.65180667    2
55.862005, 38.651915        2
55.86198333, 38.65187333    2
55.86204667, 38.65186611    2
Name: count, dtype: int64
Итого дубликатов по столбцу coordinate: 37

Избавимся от них, в дальнейшем при визуализации перемещений эти значения будут лишними:

In [18]:
# удаление дублей в столбце Координаты
data = data.drop_duplicates(subset=['coordinate']).reset_index(drop=True)

Разобъем столбец created_at и coordinate на несколько столбцов, эти действия необходимы для дальнейшего анализа:

In [20]:
# выделение месяца, даты, времени, и часа (до целого значения с отбрасыванием части) отдельными столбцами
data['event_month'] = pd.to_datetime(data['created_at']).dt.month
data['event_date'] = pd.to_datetime(data['created_at']).dt.date
data['event_time'] = pd.to_datetime(data['created_at']).dt.time
data['event_hour'] = pd.to_datetime(data['created_at']).dt.hour
In [21]:
# из object в datetime
data['event_date'] = pd.to_datetime(data['event_date'])
In [22]:
# широта и долгота отдельными столбцами в формате float
data[['latitude', 'longitude']] = data['coordinate'].str.split(', ', n=1, expand=True).astype(float)
data.sample(n=1)
Out[22]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude
3182 55.86163167, 38.65473833 2024-07-25 23:44:06 gps 10 False 99 7 2024-07-25 23:44:06 23 55.861632 38.654738

Определим широту и долготу, которыми можно наиболее точно охарактеризовать перемещения кошки. Эти координаты примем за точку отсчёта и будем использовать при построении интерактивных карт:

In [24]:
# точка отсчета
loc_center = [data['latitude'].astype(float).median(), data['longitude'].astype(float).median()]
loc_center
Out[24]:
[55.86206167, 38.65204833]

Отобразим её на карте с помощью библиотеки folium:

In [26]:
# медианная точка перемещений кошки
center = folium.Map(location = loc_center, zoom_start = 20)

folium.Marker(
    location=loc_center, 
    tooltip="Click me!",
    popup="It's me",
    icon=folium.Icon(icon="home"),
).add_to(center)

center
Out[26]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Несмотря на большой объём данных, визуализируем географические координаты для предобработки:

In [28]:
# все координаты на карте 
map = folium.Map(location = loc_center, zoom_start = 15)

for longitude, latitude, coordinate  in zip(data['latitude'], data['longitude'], data['coordinate']):
    folium.Marker(
        location=[longitude,latitude],
        popup = coordinate,
        icon=folium.Icon(color = 'green')
    ).add_to(map)

#map

Карта подвисает из-за большого количества меток, но с ее помощью можно почистить данные.

Например, в один из дней для контроля веломаршрута трекер использовал член семьи, отыщим эти данные и избавимся от них.

Имея общие представления, о том, что такое широта и долгота, а также примерный маршрут его поездки, предположим, что широта будет иметь максимальное значение:

In [30]:
# максимальное значение широты
print(data['latitude'].max())
data.query('latitude == 55.910375')

55.910375
Out[30]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude
4810 55.910375, 38.71253667 2024-08-26 10:46:05 gps 10 False 67 8 2024-08-26 10:46:05 10 55.910375 38.712537

Отлично, день вычислили - 26.08.2024. Посмотрим данные этого дня:

In [32]:
# перемещения велосипедиста и кошки за 26.08
data.query('event_date == "2024-08-26"').sort_values(by='event_time').head(25)
Out[32]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude
4811 55.86202, 38.6526 2024-08-26 08:51:28 gps 10 False 132 8 2024-08-26 08:51:28 8 55.862020 38.652600
4813 55.86541333, 38.65106667 2024-08-26 09:26:05 gps 10 False 176 8 2024-08-26 09:26:05 9 55.865413 38.651067
4814 55.87177833, 38.65861833 2024-08-26 09:36:30 gps 10 False 341 8 2024-08-26 09:36:30 9 55.871778 38.658618
4816 55.87419833, 38.67684333 2024-08-26 09:56:04 gps 10 False 6 8 2024-08-26 09:56:04 9 55.874198 38.676843
4817 55.88113667, 38.67669 2024-08-26 10:07:03 gps 10 False 9 8 2024-08-26 10:07:03 10 55.881137 38.676690
4818 55.88991333, 38.68903667 2024-08-26 10:16:08 gps 10 False 324 8 2024-08-26 10:16:08 10 55.889913 38.689037
4807 55.898555, 38.69212444 2024-08-26 10:26:05 gps 10 False 248 8 2024-08-26 10:26:05 10 55.898555 38.692124
4808 55.90703833, 38.69756833 2024-08-26 10:36:04 gps 10 False 45 8 2024-08-26 10:36:04 10 55.907038 38.697568
4810 55.910375, 38.71253667 2024-08-26 10:46:05 gps 10 False 67 8 2024-08-26 10:46:05 10 55.910375 38.712537
4812 55.892285, 38.698405 2024-08-26 10:56:06 gps 10 False 184 8 2024-08-26 10:56:06 10 55.892285 38.698405
4809 55.86815333, 38.68045611 2024-08-26 11:06:05 gps 10 False 229 8 2024-08-26 11:06:05 11 55.868153 38.680456
4819 55.861145, 38.652755 2024-08-26 11:16:05 gps 10 False 7 8 2024-08-26 11:16:05 11 55.861145 38.652755
4820 55.86231833, 38.65212833 2024-08-26 11:46:07 gps 10 False 266 8 2024-08-26 11:46:07 11 55.862318 38.652128
4821 55.86200667, 38.65135833 2024-08-26 12:06:11 gps 10 False 245 8 2024-08-26 12:06:11 12 55.862007 38.651358
4822 55.86205, 38.651645 2024-08-26 12:16:06 gps 10 False 82 8 2024-08-26 12:16:06 12 55.862050 38.651645
4823 55.86228278, 38.651635 2024-08-26 12:26:06 gps 10 False 61 8 2024-08-26 12:26:06 12 55.862283 38.651635
4824 55.86208333, 38.65157833 2024-08-26 12:36:10 gps 10 False 249 8 2024-08-26 12:36:10 12 55.862083 38.651578
4825 55.86207833, 38.651315 2024-08-26 12:59:40 gps 10 False 16 8 2024-08-26 12:59:40 12 55.862078 38.651315
4826 55.86209, 38.65174333 2024-08-26 13:19:25 gps 10 False 39 8 2024-08-26 13:19:25 13 55.862090 38.651743
4827 55.86198167, 38.65216667 2024-08-26 13:39:31 gps 10 False 24 8 2024-08-26 13:39:31 13 55.861982 38.652167
4828 55.862135, 38.65205 2024-08-26 13:54:48 gps 10 False 123 8 2024-08-26 13:54:48 13 55.862135 38.652050
4829 55.86196778, 38.65206 2024-08-26 14:23:11 gps 10 False 180 8 2024-08-26 14:23:11 14 55.861968 38.652060
4830 55.86148667, 38.65152333 2024-08-26 14:34:00 gps 10 False 344 8 2024-08-26 14:34:00 14 55.861487 38.651523
4831 55.86206167, 38.65219333 2024-08-26 14:45:59 gps 10 False 143 8 2024-08-26 14:45:59 14 55.862062 38.652193
4832 55.86166, 38.65196 2024-08-26 14:56:00 gps 10 False 292 8 2024-08-26 14:56:00 14 55.861660 38.651960

Визуализируем утренние перемещения до 11:46 включительно:

In [34]:
# отобранные координаты веломаршрута за 26.08, которые необходимо удалить
# в качестве точки отсчета возьмем одну из точек из списка координат - location

bicycle_route = folium.Map(location = [55.910375, 38.71253667], zoom_start = 12)

# 12 координат
coordinates_2608 = [

    [55.86541333, 38.65106667],
    [55.87177833, 38.65861833],
    [55.87419833, 38.67684333],
    [55.88113667, 38.67669],
    [55.88991333, 38.68903667],
    [55.898555, 38.69212444],
    [55.90703833, 38.69756833],
    [55.910375, 38.71253667],
    [55.892285, 38.698405],
    [55.86815333, 38.68045611],
    [55.861145, 38.652755],
    [55.86231833, 38.65212833],
    
]

for coordinate in coordinates_2608:
    folium.PolyLine(
        coordinates_2608
    ).add_to(bicycle_route)
    folium.Marker(
        location=coordinate,
        tooltip = "click me!",
        popup = coordinate,
        icon=folium.Icon(color = 'darkred')
    ).add_to(bicycle_route)
    
bicycle_route
Out[34]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Основная задача избавиться от наиболее удаленных точек - тех, мест, куда кошка самостоятельно не доберется. Поэтому нестрашно, если не будут до единого удалены все точки веломаршрута у дома.

Выбор координат производился с учетом, что маршрут - замкнутый круг. Наш участок последний, под номером 69А. Веломаршрут по часовой стрелке: начало со стороны дома, окончание - у задних ворот. Помним, что данные на телефон передаются в идеале каждые 10 минут.

Неравномерность меток может быть обусловлена высокой скоростью передвижения или сбоями.

Удалим эти строки c помощью вычитания индексов множеств, этот способ быстрее, чем метод .drop():

In [36]:
# список индексов к удалению
indexes_to_drop = [4813, 4814, 4816, 4817, 4807, 4808, 4810, 4812, 4809, 4818, 4819, 4820]

# вычитание индексов
indexes_to_keep = set(range(data.shape[0])) - set(indexes_to_drop)

# возврат оставшихся строк
data = data.take(list(indexes_to_keep))
data.shape[0]
Out[36]:
8505
In [37]:
# проверка
data.query('event_date == "2024-08-26"').sort_values(by='event_time').head()
Out[37]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude
4811 55.86202, 38.6526 2024-08-26 08:51:28 gps 10 False 132 8 2024-08-26 08:51:28 8 55.862020 38.652600
4821 55.86200667, 38.65135833 2024-08-26 12:06:11 gps 10 False 245 8 2024-08-26 12:06:11 12 55.862007 38.651358
4822 55.86205, 38.651645 2024-08-26 12:16:06 gps 10 False 82 8 2024-08-26 12:16:06 12 55.862050 38.651645
4823 55.86228278, 38.651635 2024-08-26 12:26:06 gps 10 False 61 8 2024-08-26 12:26:06 12 55.862283 38.651635
4824 55.86208333, 38.65157833 2024-08-26 12:36:10 gps 10 False 249 8 2024-08-26 12:36:10 12 55.862083 38.651578

Также на первой карте присутствуют метки: [55.85332333, 38.64106] - у пиццерии около шумной дороги, [55.87079, 38.64] - за рекой Плотня, [55.86486333, 38.63858667] - крайняя одинокая точка слева. Скорее всего эти данные ложные. Избавимся от них:

In [39]:
# получение этих строк для выявления индекса
data.query('latitude == 55.85332333 | latitude == 55.87079 | latitude == 55.86486333')
Out[39]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude
3529 55.85332333, 38.64106 2024-08-01 01:47:13 gps 10 False 93 8 2024-08-01 01:47:13 1 55.853323 38.641060
4432 55.87079, 38.64 2024-08-19 08:19:59 gps 10 False 322 8 2024-08-19 08:19:59 8 55.870790 38.640000
4644 55.86486333, 38.63858667 2024-08-22 20:13:09 gps 10 False 279 8 2024-08-22 20:13:09 20 55.864863 38.638587
In [40]:
# список индексов к удалению
indexes_to_drop2 = [3529, 4432, 4644]

# вычитание индексов
indexes_to_keep2 = set(range(data.shape[0])) - set(indexes_to_drop2)

# возврат оставшихся строк
data = data.take(list(indexes_to_keep2))
data.shape[0]
Out[40]:
8502

Лишние данные удалены. В датасете осталось 8502 строки.

Проверим, по сколько дней приходится на каждый месяц:

In [42]:
# порядковый номер месяца - число попавших в журнал событий дней
data.groupby('event_month')['event_date'].nunique()
Out[42]:
event_month
5      6
6     30
7     31
8     30
9     29
10    31
11     5
Name: event_date, dtype: int64
In [43]:
# число уникальных дат
data['event_date'].nunique()
Out[43]:
162

Итого в логе 162 дня (речь о полных сутках, здесь и далее в исследовании).

При этом с 26 мая 2024 по 5 ноября 2024 включительно попадает 164 календарных дня. То есть в какие-то 2 дня не было зафиксировано перемещений.

Если сверяться с календарем, потерялись по одному дню в августе и сентябре. Скорее всего это могло произойти из-за того, что кошка оставалась дома одна и не гуляла. Ну или трекер разрядился, и никто этого не заметил, что менее вероятно.

В целом, это ни на что не влияет, просто примем к сведению.

Промежуточные выводы¶

После предобработки:

  • удалены дубликаты столбца coordinate;
  • удалены строки со значениями, не относящимися к перемещениям кошки.

В логе содержится информация за 162 дня. В результате предобработки осталось 8502 строки.

Исследовательский анализ данных¶

Столбцы type и accuracy¶

Посмотрим на значения в столбце type:

In [50]:
# уникальные значения и их встречаемость в столбце Тип
data['type'].value_counts()
Out[50]:
type
gps    8502
Name: count, dtype: int64

Столбец type не информативен для анализа, так как весь столбец заполнен значениями 'gps'. Устройство использует GPS для точного определения местонахождения объекта. Трекер использует SIM-карту для передачи координат на телефон владельца через интернет.

Посмотрим на значения в столбце accuracy:

In [52]:
# уникальные значения и их встречаемость в столбце Точность
data['accuracy'].value_counts()
Out[52]:
accuracy
10    8502
Name: count, dtype: int64

Точность отслеживания питомца — до 10 метров. Этот столбец тоже не пригодится.

Столбец created_at¶

In [55]:
data['created_at'].sample(n=3)
Out[55]:
2715   2024-08-22 00:52:57
7414   2024-10-11 20:17:35
5965   2024-09-17 01:15:28
Name: created_at, dtype: datetime64[ns]

Определим минимальное и максимальное время и дату в логе:

In [57]:
# минимальное время
display(data['created_at'].min())

# максимальное время
data['created_at'].max()

Timestamp('2024-05-26 17:05:22')
Out[57]:
Timestamp('2024-11-05 08:16:59')

Лог содержит данные с 26.05.2024 по 5.11.2024 (162 дня).

Минимальная дата - первый день использования трекера. Максимальная дата - день обращения в компанию Petsee (дата выгрузки данных).

In [59]:
# распределение значений столбца created_at
plt.figure(figsize=(15,5))
sns.histplot(data = data, x = 'event_date', kde = True, bins = 162)

plt.title('Распределение событий по дням', fontsize=15)
plt.xlabel('Дата')
plt.ylabel('Частота повторения события')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() # удаление рамки

plt.show()
No description has been provided for this image

Гистограмма показывает распределение событий во времени по дням. Иногда события вовсе отсутствуют.

Посмотрим, как события распределены между месяцами:

In [61]:
# столбчатая диаграмма 
data.groupby('event_month').agg({'coordinate': 'count'}).plot(kind = 'bar', figsize = (15, 5), legend=False)

plt.title('Распределение событий по месяцам', fontsize=15)
plt.xlabel('Номер месяца')
plt.ylabel('Количество событий')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image

Диаграмма подтверждает, что за май и ноябрь данные не полные. Посмотрим в процентном соотношении:

In [63]:
# число событий по месяцам в абсолютном и процентном выражении
events_by_month = data.pivot_table(index = 'event_month', values = 'coordinate', aggfunc = 'count')
events_by_month.columns = ['count_of_events']
events_by_month['% of total']= round(events_by_month['count_of_events'] / events_by_month['count_of_events'].sum() * 100, 0)
events_by_month
Out[63]:
count_of_events % of total
event_month
5 313 4.0
6 1218 14.0
7 1558 18.0
8 1800 21.0
9 1854 22.0
10 1564 18.0
11 195 2.0

Пик событий приходится на сентябрь и август (22 % и 21 % от общего числа событий соответственно). По 18 % событий приходится на июль и октябрь.

Посмотрим на значения среднего и медианы числа событий:

In [65]:
print('Среднее число событий в месяц:', round(events_by_month['count_of_events'].mean()))
print('Медианное число событий в месяц:', round(events_by_month['count_of_events'].median()))

Среднее число событий в месяц: 1215
Медианное число событий в месяц: 1558

Разрыв между медианой и средним объясняется отсутствием большей части данных за май (96 %) и ноябрь (98 %). Фактически имеем, что в май попало 5 суток, в ноябрь - 6 суток.

Вычислим длительность временных интервалов, для того, чтобы оценить, сколько в среднем времени в день Ириска проводит на улице.

Для этого сначала посчитаем разницу между временем текущего дня и временем предыдущего дня:

In [67]:
time_df = data[['event_date', 'created_at']].sort_values(by = 'created_at').reset_index(drop=True)

# смещение на одно значение назад
time_df['time_lag'] = time_df['created_at'].shift(1)

# разница между текущим и новым значением со смещением
time_df['time_diff'] = time_df['created_at'] - time_df['time_lag']

# замена NaT на 0
time_df = time_df.fillna('0')
time_df.head()
Out[67]:
event_date created_at time_lag time_diff
0 2024-05-26 2024-05-26 17:05:22 0 0 days 00:00:00
1 2024-05-26 2024-05-26 17:06:13 2024-05-26 17:05:22 0 days 00:00:51
2 2024-05-26 2024-05-26 17:08:09 2024-05-26 17:06:13 0 days 00:01:56
3 2024-05-26 2024-05-26 17:10:41 2024-05-26 17:08:09 0 days 00:02:32
4 2024-05-26 2024-05-26 17:16:42 2024-05-26 17:10:41 0 days 00:06:01
In [68]:
# time_diff в секундах
time_df['time_diff_sec'] = time_df['time_diff'] / np.timedelta64(1, 's')

display(time_df.sample(n=3))

time_df.describe().T
event_date created_at time_lag time_diff time_diff_sec
6466 2024-09-27 2024-09-27 12:04:38 2024-09-27 12:03:41 0 days 00:00:57 57.0
3765 2024-08-13 2024-08-13 20:04:17 2024-08-13 19:59:12 0 days 00:05:05 305.0
8405 2024-11-03 2024-11-03 03:56:04 2024-11-03 03:36:03 0 days 00:20:01 1201.0
Out[68]:
count mean min 25% 50% 75% max std
event_date 8502 2024-08-18 19:27:28.835568128 2024-05-26 00:00:00 2024-07-13 00:00:00 2024-08-21 00:00:00 2024-09-26 00:00:00 2024-11-05 00:00:00 NaN
created_at 8502 2024-08-19 08:21:06.382498304 2024-05-26 17:05:22 2024-07-13 10:53:13.249999872 2024-08-21 06:40:57.500000 2024-09-26 15:57:32.750000128 2024-11-05 08:16:59 NaN
time_diff 8502 0 days 00:27:32.728416843 0 days 00:00:00 0 days 00:09:59 0 days 00:10:11 0 days 00:20:00 1 days 21:09:06 0 days 01:29:50.507993451
time_diff_sec 8502.0 1652.728417 0.0 599.0 611.0 1200.0 162546.0 5390.507993

В среднем (по медиане) событие в логе происходит каждые 10 минут (611 сек). Это значение задается пользователем в личном кабинете и подтверждает обещания продавца услуг.

Однако, среднее арифметическое значение диапазона time_diff - 28 минут (1653 сек). Причинами этой разницы очевидно являются выбросы, например, такие как максимальное значение 1 день 21 час - что-то невероятное.

Попробуем разобраться, с чем могут быть связаны такие длительные диапазоны, и какие диапазоны следует считать длительными.

In [70]:
# распределение значений столбца интервал времени, секунды
plt.figure(figsize=(15,5))
sns.histplot(time_df, x = 'time_diff_sec', kde = False, bins = 100)

plt.title('Распределение диапазонов длительности события', fontsize=15)
plt.xlabel('Секунды')
plt.ylabel('Частота')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image

Большинство значений укладываются в диапазоне ~ 1000 - 2000 секунд. Данные смещены вправо, на что указывает длинный "незаметный" хвост. Посмотрим на ящик с усами, чтобы нагляднее увидеть выбросы:

In [72]:
# ящик с усами интервал времени, секунды
time_df.boxplot('time_diff_sec', figsize = (7, 7))
plt.ylim(-1.0, 165000)
plt.suptitle('Диаграмма размаха интервала времени, секунды')
plt.show()
No description has been provided for this image

Из-за широкого разброса данных наблюдаем в основном выбросы. Определим границы интервала наиболее вероятных значений:

In [74]:
q1 = time_df['time_diff_sec'].quantile(0.25) # расчет значения первого квартиля
q3 = time_df['time_diff_sec'].quantile(0.75) # расчет значения третьего квартиля

iqr = q3 - q1 # межквартильный размах

print(f'Границы интервала наиболее вероятных значений: {q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr}') 
print('Фактическое значение нижней границы:', time_df['time_diff_sec'].min())
print('Количество выбросов:', time_df.query('time_diff_sec > @ q3 + 1.5 * @ iqr | time_diff_sec < @ q1 - 1.5 * @ iqr')['time_diff_sec'].count())
print()
print('Топ-5 выбросов, секунды:')
time_df.query('time_diff_sec > @ q3 + 1.5 * @ iqr | time_diff_sec < @ q1 - 1.5 * @ iqr')['time_diff_sec'].sort_values(ascending=False).head()

Границы интервала наиболее вероятных значений: (-302.5, 2101.5)
Фактическое значение нижней границы: 0.0
Количество выбросов: 802

Топ-5 выбросов, секунды:
Out[74]:
5562    162546.0
3727    121709.0
7888    121430.0
7285    105775.0
7650     88262.0
Name: time_diff_sec, dtype: float64

Отберем значения, входящие в границы интервала наиболее вероятных значений:

In [76]:
time_df = time_df.query('time_diff_sec <= @ q3 + 1.5 * @ iqr & time_diff_sec >= @ q1 - 1.5 * @ iqr')

# число строк после удаления выбросов
time_df.shape[0]
Out[76]:
7700

С выбросами теряется 9.5 % значений.

В идеале каждое значение t_diff должно быть равно 10 минутам, так как события записываются в файл именно с этой периодичностью. Что и было подтверждено медианным значением (611 секунд). Трекер неактивен в состоянии покоя и в помещениях. Сдедовательно, во время этих длительных промежутков времени кошка либо была дома, либо дремала на улице. Либо, не шевелясь, познавала окружающий мир.

Чтобы не терять еще больше данных, верхней границей примем значение 2100 секунд (35 минут).

Посмотрим, как теперь распределены данные:

In [78]:
# распределение значений столбца интервал времени, секунды
plt.figure(figsize=(15,5))
sns.histplot(time_df, x = 'time_diff_sec', kde = True, bins = 50)

plt.title('Распределение диапазонов длительности события после удаления выбросов', fontsize=15)
plt.xlabel('Секунды')
plt.ylabel('Частота')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image
In [79]:
time_df.describe().T
Out[79]:
count mean min 25% 50% 75% max std
event_date 7700 2024-08-19 12:00:44.883117056 2024-05-26 00:00:00 2024-07-15 00:00:00 2024-08-22 00:00:00 2024-09-26 00:00:00 2024-11-05 00:00:00 NaN
created_at 7700 2024-08-20 00:58:50.380389632 2024-05-26 17:05:22 2024-07-15 12:32:01.750000128 2024-08-22 03:13:01 2024-09-26 19:43:04.750000128 2024-11-05 08:16:59 NaN
time_diff 7700 0 days 00:13:18.314675324 0 days 00:00:00 0 days 00:09:59 0 days 00:10:05 0 days 00:19:29 0 days 00:34:58 0 days 00:06:35.207415778
time_diff_sec 7700.0 798.314675 0.0 599.0 605.0 1169.0 2098.0 395.207416

Значения левее основного пика могут быть связаны с экстренным поиском по запросу пользователя.

Основной пик приходится на 600 секунд (10 минут), остальные на 20 и 30 минут в порядке убывания соответственно.

Разрыв между значениями медианы и среднего сократился примерно а два раза, однако еще сложно сказать, что значения теперь равны. Это говорит о еще оставшихся выбросах. Имеем это в виду и идем дальше.

Посчитаем, сколько секунд суммарно кошка проводит на улице по дням:

In [81]:
# суммарное время проведенное на улице по дням, секунды
time_sum = time_df.pivot_table(index = 'event_date', values = 'time_diff_sec', aggfunc= 'sum').sort_values('event_date')
time_sum.sample(n=3)
Out[81]:
time_diff_sec
event_date
2024-10-09 34496.0
2024-06-03 25419.0
2024-08-23 18764.0

Добавим столбец с временем в часах:

In [83]:
# суммарное время проведенное на улице по дням в часах
time_sum['time_diff_h'] = round(time_sum['time_diff_sec'] / 3600)
time_sum.sample(n=1)
Out[83]:
time_diff_sec time_diff_h
event_date
2024-06-29 19608.0 5.0
In [84]:
time_sum.describe().T
Out[84]:
count mean std min 25% 50% 75% max
time_diff_sec 159.0 38660.522013 14463.229589 8509.0 28912.5 38429.0 48836.0 75174.0
time_diff_h 159.0 10.735849 4.075945 2.0 8.0 11.0 14.0 21.0

После удаления выбросов осталось 159 дней наблюдений.

В среднем кошка проводит на улице ~ 11 часов в день.

В 75 % случаев прогулка длится около 14 часов.

Посмотрим, как распределяются данные:

In [86]:
# суммарное проведенное  время на улице по часам (округление до целого)
plt.figure(figsize=(15,7))
sns.histplot(time_sum, x = 'time_diff_h', kde = True, bins = 20)

plt.title('Распределение значений времени проведенного на улице', fontsize=15)
plt.xlabel('Часы')
plt.ylabel('Частота')
plt.xticks(np.arange(0, 22, 1))
plt.yticks(np.arange(0, 20, 3))

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image

Из гистограммы частот следует, что наиболее часто в данных встречаются такие значения, как 8,10 и 11 часов.

Добавим полученные данные к основному датасету:

In [88]:
# сброс индекса для дальнейшего объединения таблиц
time_sum = time_sum.reset_index()
time_sum.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 159 entries, 0 to 158
Data columns (total 3 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype         
---  ------         --------------  -----         
 0   event_date     159 non-null    datetime64[ns]
 1   time_diff_sec  159 non-null    float64       
 2   time_diff_h    159 non-null    float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2)
memory usage: 3.9 KB
In [89]:
# добавление к основному датасету информации о времени
data = data.merge(time_sum, on = 'event_date', how='inner')

display(data.sample(n=1))
data.shape[0]
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude time_diff_sec time_diff_h
6739 55.86046833, 38.65234 2024-09-29 15:56:13 gps 10 False 149 9 2024-09-29 15:56:13 15 55.860468 38.65234 52794.0 15.0
Out[89]:
8497
In [90]:
data['event_date'].nunique()
Out[90]:
159

Данные объединены верно, в основном датасете осталось 159 уникальных дней и 8497 строк.

Промежуточные выводы¶

После удаления выбросов остались данные за 159 дней (8497 строк).

В среднем в сутки кошка проводит ~ 11 часов на улице. В 75 % наблюдений длительность пребывания составляет ~ 14 часов.

Наиболее часто среди времени прогулки встречаются такие значения, как 8,10 и 11 часов.

Кнопка Экстренный поиск¶

Режим экстренного поиска включается вручную в мобильном приложении, чтобы быстрее найти питомца. При этом координаты передаются на телефон каждые 20−30 секунд, а не каждые 10 минут. Значение 10 минут тоже настраивается хозяином в приложении, для экономии заряда можно установить 20 минут и реже.

In [96]:
# уникальные значения и их встречаемость в столбце Экстренный поиск
data['extra_search'].value_counts()
Out[96]:
extra_search
False    8022
True      475
Name: count, dtype: int64
In [97]:
print('Режим экстренного поиска включался в', round(data.query('extra_search == True')['extra_search'].count() / data['extra_search'].count() * 100, 1), '% случаев от общего')

Режим экстренного поиска включался в 5.6 % случаев от общего

В столбце extra_search в основном встречаются значения False (94.4 %).

Таким образом, как минимум, 475 раз я переживала за безопасность своей кошки за полгода использования трекера.

In [99]:
# активация экстренного режима по месяцам
[data
.query('extra_search == True')
.groupby('event_month')['extra_search']
.count()
.sort_values(ascending = False)
.plot(
    kind='bar',
    figsize = (15, 5),
    legend=False
)]

plt.title('Активация экстренного режима по месяцам', fontsize=15)
plt.xlabel('Номер месяца')
plt.ylabel('Число включений')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image
In [100]:
# активация экстренного режима по месяцам
data.query('extra_search == True').groupby('event_month')['extra_search'].count().sort_values(ascending = False)
Out[100]:
event_month
10    184
7      87
9      82
8      81
11     17
6      13
5      11
Name: extra_search, dtype: int64

Чаще всего экстренный режим включался в октябре. Определим даты с наибольшим числом включений экстренного режима:

In [102]:
# дата активации экстренного режима - число включений режима (топ-5)
data.query('extra_search == True').groupby('event_date')['extra_search'].count().sort_values(ascending = False).head()
Out[102]:
event_date
2024-10-31    29
2024-10-13    24
2024-10-04    24
2024-10-23    20
2024-10-06    19
Name: extra_search, dtype: int64

Весь топ-5 приходится на октябрь. На мой взгляд, именно в октябре Ириска стала уходить дальше от дома и глубже в лес.

Отберем данные за 31 октября с включенным экстренным режимом:

In [104]:
# день с максимальным числом включения кнопки экстренного поиска
max_extra_search = data.query('created_at >= "2024-10-31 00:00:00" and created_at < "2024-11-01 00:00:00"').sort_values(by = 'created_at')
max_extra_search.tail()
Out[104]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude time_diff_sec time_diff_h
8309 55.85603833, 38.65090667 2024-10-31 22:01:33 gps 10 True 108 10 2024-10-31 22:01:33 22 55.856038 38.650907 27653.0 8.0
8310 55.85581833, 38.65070667 2024-10-31 22:16:25 gps 10 True 22 10 2024-10-31 22:16:25 22 55.855818 38.650707 27653.0 8.0
8311 55.85605667, 38.65063 2024-10-31 22:23:13 gps 10 True 44 10 2024-10-31 22:23:13 22 55.856057 38.650630 27653.0 8.0
8312 55.85599833, 38.65076833 2024-10-31 22:33:01 gps 10 True 244 10 2024-10-31 22:33:01 22 55.855998 38.650768 27653.0 8.0
8313 55.856115, 38.65079111 2024-10-31 22:34:04 gps 10 False 123 10 2024-10-31 22:34:04 22 55.856115 38.650791 27653.0 8.0
In [105]:
# перемещения 31-10-2024 только при включенном экстренном поиске
max_extra_search = max_extra_search.query('extra_search == True')
In [106]:
# перемещения животного 31 октября при включенном экстренном поиске
dual_map = DualMap(location=(55.85634, 38.65033), zoom_start=20)

for latitude, longitude, time in zip(max_extra_search['latitude'], max_extra_search['longitude'], max_extra_search['event_time']):
    folium.Marker(
        location=[latitude, longitude],
        tooltip = "click me!",
        popup=time,
        icon=folium.Icon(color = 'green')
    ).add_to(dual_map.m1)

# antpath (тропа муравья)
coordinates = [
    zip(max_extra_search['latitude'], max_extra_search['longitude'])
]

folium.plugins.AntPath(
    locations=coordinates,
    reverse=False,
    dash_array=[20, 30]
).add_to(dual_map.m2)

dual_map.m2.fit_bounds(dual_map.m2.get_bounds())
folium.LayerControl().add_to(dual_map)

dual_map
Out[106]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Глядя на карту, я сразу вспомнила тот день =) Ириска предпочитает леса, но в этот раз впервые направилась в сторону дорожной трассы. В тот вечер её привлекли подстриженные кусты соседей и часовня деревни, где она провела весь вечер.

Промежуточные выводы¶

Режим экстренного поиска включался в 5.6 % случаев от общего числа событий.

Чаще всего в октябре - 184 раза (в ~ 39 % случаев от общего extra search). Это связано с моим беспокойством за безопасность питомца. По субъективным ощущениям прогулки Ириски стали дальше от дома - в сторону лесов.

Визуализированы перемщения питомца в день максимального числа включений режима экстренного поиска с самым нетипичным маршрутом - наиболее близкое приближение к дорожной трассе.

Расчет и визуализация границ и площади территории прогулок питомца¶

Определим границы и площадь участка, по которому перемещается домашняя кошка. Для этого найдем наиболее отдаленные точки:

In [112]:
# наибольшее / наименьшее значение среди значений долготы
data[(data['longitude'] == data['longitude'].max()) | (data['longitude'] == data['longitude'].min())]
Out[112]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude time_diff_sec time_diff_h
6851 55.86277333, 38.66767333 2024-09-30 22:13:23 gps 10 False 294 9 2024-09-30 22:13:23 22 55.862773 38.667673 52757.0 15.0
8087 55.86616944, 38.6433 2024-10-27 18:21:36 gps 10 False 14 10 2024-10-27 18:21:36 18 55.866169 38.643300 57768.0 16.0
In [113]:
# наибольшее / наименьшее значение среди значений широты
data[(data['latitude'] == data['latitude'].max()) | (data['latitude'] == data['latitude'].min())]
Out[113]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude time_diff_sec time_diff_h
7453 55.87267833, 38.65799167 2024-10-12 18:59:05 gps 10 False 211 10 2024-10-12 18:59:05 18 55.872678 38.657992 38946.0 11.0
8314 55.855425, 38.65147833 2024-11-01 00:14:17 gps 10 False 257 11 2024-11-01 00:14:17 0 55.855425 38.651478 22329.0 6.0

Визуализируем полученные координаты, которые становятся вершинами четырехугольника, площадь которого и захватит все перемещения питомца. Для удобства назовем вершины по сторонам света (север / юг / запад / восток):

In [115]:
# область, в пределах которой перемещается Ириска
total_area = folium.Map(location=loc_center, zoom_start=14)

locations = [
    [55.86277333, 38.66767333],
    [55.87267833, 38.65799167],
    [55.86616944, 38.6433],
    [55.855425, 38.65147833]
]



folium.Polygon(
    locations=locations,
    color="green",
    weight=5,
    fill_color="pink",
    fill_opacity=0.4,
    fill=True,
    popup="Границы прогулок",
    tooltip="Click me!",
).add_to(total_area)


folium.Marker(
    location=loc_center, 
    tooltip="Click me!",
    popup="home",
    icon=folium.Icon(icon="home"),
).add_to(total_area)


folium.Marker(
    location=[55.86277333, 38.66767333], 
    tooltip="A (восток)",
    popup=[55.86277333, 38.66767333],
    icon=folium.Icon(icon="glyphicon-tree-conifer", color='green'),
).add_to(total_area)


folium.Marker(
    location=[55.87267833, 38.65799167], 
    tooltip="B (север)",
    popup=[55.87267833, 38.65799167],
    icon=folium.Icon(icon="glyphicon-tree-conifer", color='green'),
).add_to(total_area)


folium.Marker(
    location=[55.86616944, 38.6433], 
    tooltip="C (запад)",
    popup=[55.86616944, 38.6433],
    icon=folium.Icon(icon="glyphicon-tree-conifer", color='green'),
).add_to(total_area)

folium.Marker(
    location=[55.855425, 38.65147833], 
    tooltip="E (юг)",
    popup=[55.855425, 38.65147833],
    icon=folium.Icon(icon="glyphicon-road", color='green'),
).add_to(total_area)


total_area
Out[115]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Чтобы определить площадь неправильного четырехугольника ABCE необходимо знать диагонали фигуры и угол между ними.

In [117]:
a = np.array([55.86277333, 38.66767333])    # восток
b = np.array([55.87267833, 38.65799167])    # север
c = np.array([55.86616944, 38.6433])        # запад
e = np.array([55.855425, 38.65147833])      # юг

Диагонали d1 и d2 определим с помощью библиотеки geopy модуля distance:

In [119]:
# геодезическое расстояние между точками c и a (запад-восток)
d1 = geodesic(c, a).kilometers

# геодезическое расстояние между точками b и e (север-юг)
d2 = geodesic(b, e).kilometers

print('Геодезическое расстояние между крайней западной и восточной точками:', round(d1, 3), 'километров')
print('Геодезическое расстояние между крайней северной и южной точками:', round(d2, 3), 'километров')

Геодезическое расстояние между крайней западной и восточной точками: 1.572 километров
Геодезическое расстояние между крайней северной и южной точками: 1.964 километров

Геодезическое расстояние - это кратчайшее расстояние на поверхности эллипсоидальной модели Земли. По умолчанию в geopy используется эллипсоид WGS-84.

Для расчета угла между диагоналями d1 и d2 воспользуемся библиотекой numpy и основами линейной алгебры. Косинус угла между векторами рассчитывается как отношение скалярного произведения векторов к произведению норм векторов:

In [121]:
# определение координат каждого вектора (из координат конца вычитаются координаты начала)
ac = c - a   # d1
be = e - b   # d2

# скалярное произведение векторов / нормы векторов
cos_angle = ac @ be / norm(ac) / norm(be) # евклидова норма по умолчанию

# арккосинус в радианах
angle = np.arccos(cos_angle)

# вывод косинуса
print('Косинус угла между d1 и d2:', cos_angle)

# вывод угла в градусах
print('Угол:', round(np.rad2deg(angle)), '°')

Косинус угла между d1 и d2: 0.22069348991396218
Угол: 77 °

Неважно какой из двух углов при пересечении диагоналей будет выбран, результат будет неизменен.

Рассчитаем площадь четырехугольника, как полупроизведение диагоналей на синус угла между ними:

In [123]:
# площадь перемещения питомца, км^2
quadrangle_area = (d1 * d2 * np.sin(np.rad2deg(angle))) / 2
print('Площадь участка прогулок Ириски:', round(quadrangle_area, 2), 'квадр.км')

Площадь участка прогулок Ириски: 1.48 квадр.км

В научной статье [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5789300/] авторы утверждают, что для потерявшихся домашних кошек, регулярно имеющих доступ на улицу, радиус успешного поиска может составлять 2 и более километров.

Промежуточные выводы¶

Определены и визуализированы границы прогулок питомца. Максимальное геодезическое расстояние между крайней северной и южной точками составляет ~ 2.0 км, а между западной и восточной ~ 1.6 км.

Площадь территории прогулок питомца ~ 1.5 км^2.

Столбец direction¶

Посмотрим на значения, содержащиеся в столбце Направление:

In [129]:
# уникальные значения и их встречаемость в столбце Направление
data['direction'].value_counts()
Out[129]:
direction
17     40
144    39
308    38
302    37
8      36
       ..
177    14
291    13
265    13
60     13
134    12
Name: count, Length: 360, dtype: int64
In [130]:
data['direction'].describe().T
Out[130]:
count    8497.000000
mean      179.180887
std       105.140946
min         0.000000
25%        89.000000
50%       178.000000
75%       271.000000
max       359.000000
Name: direction, dtype: float64

Значения в столбце direction представлены от 0 до 359 включительно. Медиана и среднее примерно равны, что говорит об отсутствии резко выбиващихся значений.

Пока не совсем ясно, что за данные содержатся в этом столбце. Исходя из числового типа int, может быть это метры? Значение 359 похоже на градусы направления по сторонам света.

Посмотрим, как распределены данные:

In [132]:
# гистрограмма частот по столбцу Направление
plt.figure(figsize=(15,5))
sns.histplot(data = data, x = 'direction', kde = True, bins = 80)

plt.title('Распределение значений столбца direction', fontsize=15)
plt.xlabel('Направление')
plt.ylabel('Частота')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image

Данные распределены равномерно, то есть каждое из этих значений реализуется с одинаковой вероятностью. Будем считать, что в столбце direction содержится информация о направлении в градусах (измерения от севера текущего положения к востоку). Вероятно, значение рассчитывается с использованием предыдущих координат положения.

Напишем функцию, позволяющую сегментировать значения из столбца по сторонам света:

In [134]:
def cardinal_directions(degree):
    """
    Принимает на вход:
    - degree - значение градуса из столбца *direction*
        
    Возвращает направление стороны света, используя правила:
    - 'северо-восток' — если значение градуса между 1 и 89 включительно;
    - 'юго-восток', если значение градуса между 91 и 179 включительно;
    - 'юго-запад', если значение градуса между 181 и 269 включительно;
    - 'северо-запад' — если значение градуса между 271 и 359 включительно;
    - 'север' - если значение градуса строго равно 0;
    - 'восток' - если значение градуса строго равно 90;
    - 'юг' - если значение градуса строго равно 180;
    - 'запад' - во всех остальных случаях, то есть строго 270.
    """
        
    if 1 <= degree <= 89:
        return 'северо-восток'
    elif 91 <= degree <= 179:
        return 'юго-восток'
    elif 181 <= degree <= 269:
        return 'юго-запад'
    elif 271 <= degree <= 359:
        return 'северо-запад'
    elif degree == 0:
        return 'север' 
    elif degree == 90:
        return 'восток'
    elif degree == 180:
        return 'юг'  
    else:
        return 'запад'
In [135]:
# вызов функции
data['part_of_the_world'] = data['direction'].apply(cardinal_directions)

data.sample(n=3)
Out[135]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude time_diff_sec time_diff_h part_of_the_world
6612 55.86186333, 38.65158833 2024-09-27 16:37:13 gps 10 False 256 9 2024-09-27 16:37:13 16 55.861863 38.651588 75174.0 21.0 юго-запад
1955 55.862475, 38.65087667 2024-06-29 19:03:36 gps 10 False 333 6 2024-06-29 19:03:36 19 55.862475 38.650877 19608.0 5.0 северо-запад
5821 55.86328167, 38.653955 2024-09-14 21:33:59 gps 10 False 27 9 2024-09-14 21:33:59 21 55.863282 38.653955 57151.0 16.0 северо-восток
In [136]:
# направление сторон света в абсолютном и процентном выражении
side_world = data.groupby('part_of_the_world').agg({'coordinate': 'count'})
side_world.columns = ['count']
side_world['% of total'] = round(side_world['count'] / side_world['count'].sum() * 100, 1)
side_world.sort_values(by = '% of total', ascending=False)
Out[136]:
count % of total
part_of_the_world
северо-запад 2148 25.3
юго-восток 2121 25.0
северо-восток 2115 24.9
юго-запад 2012 23.7
запад 27 0.3
север 25 0.3
юг 29 0.3
восток 20 0.2

Данные примерно равномерно распределены между 4-мя секторами:

  • северо-запад
  • юго-восток
  • северо-восток
  • юго-запад.

Разделение на 8 категорий, вероятно, не требовалось. На каждую сторону света приходится по четвети всех данных.

In [138]:
# сводная таблица
exsearch_pivot = data.pivot_table(index ='part_of_the_world', columns = 'extra_search', values = 'direction', aggfunc = 'count')
exsearch_pivot.columns = ['false', 'true']

# процент true от общего
exsearch_pivot['true, %'] = round(exsearch_pivot['true'] / (exsearch_pivot['true'] + exsearch_pivot['false']) * 100, 1)
exsearch_pivot = exsearch_pivot.fillna(0).sort_values(by = 'false', ascending=False)
exsearch_pivot
Out[138]:
false true true, %
part_of_the_world
северо-запад 2048.0 100.0 4.7
юго-восток 2003.0 118.0 5.6
северо-восток 1989.0 126.0 6.0
юго-запад 1883.0 129.0 6.4
юг 29.0 0.0 0.0
запад 25.0 2.0 7.4
север 25.0 0.0 0.0
восток 20.0 0.0 0.0

Промежуточные выводы¶

direction принимает значения от 0 до 359.

Принимаем, что в столбце содержится информация об угле направления движения, измеряемом в градусах от севера к востоку.

Возможно, направление движения рассчитано на основе двух последовательных GPS-точек.

Широта и долгота¶

Посмотрим, как распределяются данные столбцов с географическими координатами:

In [143]:
# гистрограмма по столбцу широта
plt.figure(figsize=(15,5))
plt.subplot(1, 2, 1) # в одной строке два графика, этот - первый
plt.hist(data['latitude'], bins = 100,)
plt.title('Распределение значений столбца широта', fontsize=15)
plt.xlabel('Координата latitude')
plt.ylabel('Частота')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

# гистрограмма по столбцу долгота
plt.subplot(1, 2, 2) # в одной строке два графика, этот - второй
plt.hist(data['longitude'], bins = 100,)
plt.title('Распределение значений столбца долгота', fontsize=15)
plt.xlabel('Координата longitude')
plt.ylabel('Частота')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image

В обоих случаях данные распределены нормально.

Визуализируем их, используя библиотеку plotly:

In [145]:
# диаграмма рассеивания широта - долгота за все время наблюдений
scatter_fig1 = px.scatter(data, x='latitude', y='longitude')
scatter_fig1.update_xaxes(showgrid=False)
scatter_fig1.update_yaxes(showgrid=False)
scatter_fig1.update_layout(plot_bgcolor='white')
scatter_fig1.show()

Основная масса точек сосредоточена в диапазоне ~ 55.861 - 55.863 / ~ 38.65 - 38.655. Есть и совсем пустые зоны.

Едва ли по полученной диаграмме можно определить наличие корреляции между широтой и долготой. При этом в правой части диаграммы с увеличением широты с 55.866 увеличивается и долгота.

Посмотрим на данные ближе - может все таки в них имеется тренд?

In [147]:
# увеличение масштаба разброса. широта >= 55.866
scatter_fig2 = px.scatter(data.query('latitude >= 55.866'), x='latitude', y='longitude', trendline="ols", trendline_color_override="red")
scatter_fig2.update_xaxes(showgrid=False)
scatter_fig2.update_yaxes(showgrid=False)
scatter_fig2.update_layout(plot_bgcolor='white')
scatter_fig2.show()

Выборочный коэффициент дерерминации получился равным 0.73. То есть 73 % всей дисперсии исходного набора данных описывается построенной линейной регрессией. Это говорит о наличии достаточно сильной линейной связи между широтой и долготой на этом участке.

Добавим к основной диаграмме рассеяния третью ось - месяц:

In [149]:
# 3d диаграмма рассеяния широта-долгота по месяцам
scatter_fig3 = px.scatter_3d(data, x='latitude', y='longitude', z='event_month', color='event_month')
scatter_fig3.update_traces(marker=dict(size=2), selector=dict(mode='markers'))
scatter_fig3
scatter_fig3.show()

Основной вывод, который можно сделать из сложной пространственной диаграммы - с сентября кошка стала удаляться во время прогулок все дальше от дома. Это можно связать, например, с ее взрослением.

Добавляют ли подобные сложные графики какую-либо аналитическую ценность проекту - противоречивый вопрос, однако выглядят они эффектно.

Промежуточные выводы¶

Питомец чаще всего гуляет в зоне ~ 55.861 - 55.863 / ~ 38.65 - 38.655.

Однако, с сентября маршруты стали менее предсказуемыми — кошка начала выходить за границы привычной территории.

Heatmaps¶

HeatMapWithTime¶

Построим тепловую карту во времени - анимируем данные перемещения в интервале 26.05.2024 - 5.11.2024.

Объединим необходимые данные в heatmaptime_df:

In [156]:
# датафрейм с датой, широтой, долготой
heatmaptime_df = data[['event_date', 'latitude', 'longitude']]
heatmaptime_df.sample(n=1)
Out[156]:
event_date latitude longitude
4028 2024-08-11 55.861837 38.65185

В качестве индекса используем диапазон дат:

In [158]:
# индекс - диапазон уникальных дат
time_index = list(heatmaptime_df['event_date'].sort_values().astype('str').unique())
time_index
Out[158]:
['2024-05-26',
 '2024-05-27',
 '2024-05-28',
 '2024-05-29',
 '2024-05-30',
 '2024-05-31',
 '2024-06-01',
 '2024-06-02',
 '2024-06-03',
 '2024-06-04',
 '2024-06-05',
 '2024-06-06',
 '2024-06-07',
 '2024-06-08',
 '2024-06-09',
 '2024-06-10',
 '2024-06-11',
 '2024-06-13',
 '2024-06-14',
 '2024-06-15',
 '2024-06-16',
 '2024-06-17',
 '2024-06-18',
 '2024-06-19',
 '2024-06-20',
 '2024-06-21',
 '2024-06-22',
 '2024-06-23',
 '2024-06-24',
 '2024-06-25',
 '2024-06-26',
 '2024-06-27',
 '2024-06-28',
 '2024-06-29',
 '2024-06-30',
 '2024-07-01',
 '2024-07-02',
 '2024-07-03',
 '2024-07-04',
 '2024-07-05',
 '2024-07-06',
 '2024-07-07',
 '2024-07-08',
 '2024-07-09',
 '2024-07-10',
 '2024-07-11',
 '2024-07-12',
 '2024-07-13',
 '2024-07-14',
 '2024-07-15',
 '2024-07-16',
 '2024-07-17',
 '2024-07-18',
 '2024-07-19',
 '2024-07-20',
 '2024-07-21',
 '2024-07-22',
 '2024-07-23',
 '2024-07-24',
 '2024-07-25',
 '2024-07-26',
 '2024-07-27',
 '2024-07-28',
 '2024-07-29',
 '2024-07-30',
 '2024-07-31',
 '2024-08-01',
 '2024-08-02',
 '2024-08-03',
 '2024-08-04',
 '2024-08-05',
 '2024-08-06',
 '2024-08-07',
 '2024-08-08',
 '2024-08-09',
 '2024-08-10',
 '2024-08-11',
 '2024-08-13',
 '2024-08-14',
 '2024-08-15',
 '2024-08-16',
 '2024-08-17',
 '2024-08-18',
 '2024-08-19',
 '2024-08-20',
 '2024-08-21',
 '2024-08-22',
 '2024-08-23',
 '2024-08-24',
 '2024-08-25',
 '2024-08-26',
 '2024-08-27',
 '2024-08-28',
 '2024-08-29',
 '2024-08-30',
 '2024-08-31',
 '2024-09-01',
 '2024-09-02',
 '2024-09-03',
 '2024-09-04',
 '2024-09-05',
 '2024-09-06',
 '2024-09-07',
 '2024-09-08',
 '2024-09-09',
 '2024-09-10',
 '2024-09-11',
 '2024-09-13',
 '2024-09-14',
 '2024-09-15',
 '2024-09-16',
 '2024-09-17',
 '2024-09-18',
 '2024-09-19',
 '2024-09-20',
 '2024-09-21',
 '2024-09-22',
 '2024-09-23',
 '2024-09-24',
 '2024-09-25',
 '2024-09-26',
 '2024-09-27',
 '2024-09-28',
 '2024-09-29',
 '2024-09-30',
 '2024-10-01',
 '2024-10-02',
 '2024-10-03',
 '2024-10-04',
 '2024-10-05',
 '2024-10-06',
 '2024-10-07',
 '2024-10-08',
 '2024-10-09',
 '2024-10-11',
 '2024-10-12',
 '2024-10-13',
 '2024-10-14',
 '2024-10-15',
 '2024-10-16',
 '2024-10-17',
 '2024-10-18',
 '2024-10-19',
 '2024-10-20',
 '2024-10-21',
 '2024-10-22',
 '2024-10-23',
 '2024-10-25',
 '2024-10-26',
 '2024-10-27',
 '2024-10-28',
 '2024-10-29',
 '2024-10-30',
 '2024-10-31',
 '2024-11-01',
 '2024-11-02',
 '2024-11-03',
 '2024-11-04',
 '2024-11-05']
In [159]:
print('Число дней в логе:', len(time_index))

Число дней в логе: 159

Пропущенные даты, которые выявлены ранее:

  • 12 июня,
  • 12 августа,
  • 12 сентября,
  • 10 октября,
  • 24 октября.

В данных на один день приходится несколько значений, поэтому создадим список списков под каждую дату:

In [161]:
heatmaptime_df['event_date'] = heatmaptime_df['event_date'].sort_values(ascending=True)

# список списков
list_of_lists = []
for _, d in heatmaptime_df.groupby('event_date'):
    list_of_lists.append([[row['latitude'], row['longitude']] for _, row in d.iterrows()])
#list_of_lists

Отобразим тепловую карту с течением времени:

In [163]:
hmt = folium.Map(loc_center,
               zoom_start=15,
               control_scale=True) # контрольная шкала

HeatMapWithTime(list_of_lists,
                index=time_index,
                auto_play=True,
                use_local_extrema=True
               ).add_to(hmt)

hmt
Out[163]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Похоже, что октябрь оказался очень насыщенным для Ириски. Она гуляла по болотам, сидела на берегу пруда Бумеранг, караулила утку с утятами в камышах Барыгинского пруда.

Интересно наблюдать, как кошка бродит по тем же тропинкам, что и люди. Например, в лесу слева от Бумеранга в этом году было много белых грибов.

Тепловая карта подтверждает личное мнение, что кошка постепенно стала уходить дальше от дома.

HeatMap¶

Построим статичную тепловую карту:

In [167]:
heat = (data[['latitude', 'longitude']].astype('float')).values.tolist()
In [168]:
hm = folium.Map(loc_center, 
                  zoom_start=150
                 )

HeatMap(heat).add_to(hm)

hm
Out[168]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

При максимальном масштабе видно, что кошка чаще гуляла около дома.

Такое же интенсивное по цвету пятно, но меньшее по размеру - соседский участок. На этой территории проживает кошачья мама Ириски =)

Промежуточные выводы¶

Построены динамическая (во времени) и статичная тепловые карты.

Больше всего следов Ириска оставила на домашнем участке.

Второе по популярности место — соседский двор, где живет её кошачья мама.

С конца сентября (26.09.2024) маршруты питомца становятся наиболее отдаленными от дома.

Влияние календарного месяца и времени суток на активность питомца¶

Посмотрим, как выглядит среднее время пребывания на прогулке (по медиане) с учетом месяцев:

In [174]:
# столбчатая диаграмма 
data.groupby('event_month').agg({'time_diff_h': 'median'}).plot(kind = 'bar', figsize = (15, 7), legend=False)

plt.title('Среднесуточная длительность прогулки по месяцам, часы')
plt.xlabel('Номер месяца')
plt.ylabel('Количество часов')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image

Посмотрим на длительность прогулок в процентном соотношении:

In [176]:
# средняя длительность перемещений питомца за сутки по месяцам в абсолютном и процентном выражении
walk_duration = data.pivot_table(index = 'event_month', values = 'time_diff_h', aggfunc = 'median')
walk_duration.columns = ['during_of_walk']
walk_duration['% of total']= round(walk_duration['during_of_walk'] / walk_duration['during_of_walk'].sum() * 100, 0)
walk_duration
Out[176]:
during_of_walk % of total
event_month
5 12.0 15.0
6 11.0 14.0
7 11.0 14.0
8 13.0 17.0
9 14.0 18.0
10 10.0 13.0
11 7.0 9.0

В среднем кошка дольше всего гуляла в сентябре и в августе (по 14 и 13 часов в сутки соответственно). В 2024 году сентябрь был нехарактерно теплым (16 °C в Павловском Посаде - ближайшем к даче городе, источник: http://www.pogodaiklimat.ru/history/27523.htm).

С октября активность питомца снижается. В ноябре средняя продолжительность прогулок сократилась с 10 до 7 часов в сутки.

На май-июнь-июль приходится по ~ 11-12 часов/сутки.

В июне и июле зафиксировано по 14 % перемещений, что ниже, чем в августе сентябре. Возможно, Ириска действительно больше времени проводила дома. Но также это может быть связано как с тем, что кошка еще не привыкла к ошейнику и, вырываяся, убегала на улицу без него. Также некоторые члены семьи сначала 'жалели' кошку и могли выпускать на прогулку без него. Со временим к ошейнику все привыкли.

Также среди прочих причин, например, могут быть неблагоприятные погодные условия. Рассмотрим влияние погоды на длительность прогулок позже.

Учитывая, что за май зафиксировано меньше дней наблюдений, чем за ноябрь, следует отметить, что при этом на май приходится ~ в 1.5 раза больше перемещений. Можем сделать вывод, что теплые месяцы для прогулок предпочтительнее.

Определим, в какое время дня кошка чаще выходит на улицу. Есть ли связь с временем суток? Построим распределение событий по часам:

In [179]:
# столбчатая диаграмма 
data.groupby('event_hour').agg({'coordinate': 'count'}).plot(kind = 'bar', figsize = (15, 5), legend=False)

plt.title('Распределение событий по часам')
plt.xlabel('Час суток')
plt.ylabel('Количество событий')
plt.xticks(rotation = 30)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image

Наибольшее число событий приходится на 19:00, 18:00 и 20:00. Наименее активные часы - утренние 06:00 и 07:00.

Напишем функцию, позволяющую сегментировать сутки на день, вечер, ночь и утро:

In [181]:
def part_of_all_hours(time):
    """
    Принимает на вход значение времени события столбца *event_time*
    
    Возвращает часть суток по значению времени time, используя правила:
    - 'ночь' — если время прогулки time с 00:00 до 05:59 включительно;
    - 'утро', если время прогулки time с 6:00 до 11:59 включительно;
    - 'день', если время прогулки time с 12:00 до 17:59 включительно;
    - 'вечер' — во всех остальных случаях.
    """
    
    if datetime.time(0,0,0) <= time <= datetime.time(5,59,59):
        return 'ночь'
    elif time <= datetime.time(11,59,59):
        return 'утро'
    elif time <= datetime.time(17,59,59):
        return 'день'
    else:
        return 'вечер'
In [182]:
# вызов функции part_of_all_hours с помощью apply
data['all_hours_group'] = data['event_time'].apply(part_of_all_hours)
data.sample(n=3)
Out[182]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour latitude longitude time_diff_sec time_diff_h part_of_the_world all_hours_group
2355 55.86225, 38.65238 2024-07-09 02:54:41 gps 10 False 279 7 2024-07-09 02:54:41 2 55.862250 38.652380 30335.0 8.0 северо-запад ночь
2462 55.86251333, 38.65198333 2024-07-11 10:25:52 gps 10 False 320 7 2024-07-11 10:25:52 10 55.862513 38.651983 48914.0 14.0 северо-запад утро
2293 55.861575, 38.65113 2024-07-07 03:45:42 gps 10 False 59 7 2024-07-07 03:45:42 3 55.861575 38.651130 36581.0 10.0 северо-восток ночь
In [183]:
# перемещения питомца утром, днем, вечером и ночью в абсолютном и процентном выражении
all_hours_moving = data.groupby('all_hours_group').agg({'coordinate': 'count'})
all_hours_moving.columns = ['count']
all_hours_moving['% of total']= round(all_hours_moving['count'] / all_hours_moving['count'].sum() * 100, 0)
all_hours_moving
Out[183]:
count % of total
all_hours_group
вечер 2528 30.0
день 2501 29.0
ночь 1939 23.0
утро 1529 18.0
In [184]:
all_hours_moving.plot(y = '% of total', kind='bar', figsize=(15,6), legend = False)

plt.title('Распределение перемещений питомца по частям суток за все время наблюдений', fontsize=15)
plt.xlabel('Часть суток')
plt.ylabel('Частота событий, %')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image

С небольшим отрывом от дневных прогулок (29 %) лидируют вечерние - 30 %, на ночные прогулки приходится 23 % событий. Считается, что кошки наиболее активны во время сумерек и на рассвете. В целом, мой питомец скорее укладывается в общепринятую статистику, чем нет. Минимальная активность приходится на утро (с 6:00 до 11:59 включительно) - 18 %.

Проверим, зависит ли частота включения кнопки экстренного режима от времени суток:

In [186]:
# распределение значений extra_search в разрезе времени суток
plt.figure(figsize=(15,8))
sns.histplot(data=data, y='all_hours_group', hue="extra_search", multiple="stack",kde=True)

plt.title('Частота активации кнопки extra search по времени суток', fontsize=15)
plt.xlabel('Частота событий')
plt.ylabel('Часть суток')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image

Посмотрим на значения в процентном соотношении:

In [188]:
# сводная таблица
all_hours_exsearch = data.pivot_table(index ='all_hours_group', columns = 'extra_search', values = 'coordinate', aggfunc = 'count')
all_hours_exsearch.columns = ['false', 'true']

# процент true от общего
all_hours_exsearch['true, %'] = round(all_hours_exsearch['true'] / (all_hours_exsearch['true'] + all_hours_exsearch['false']) * 100, 1)
all_hours_exsearch = all_hours_exsearch.fillna(0).sort_values(by = 'true, %', ascending=False)
all_hours_exsearch
Out[188]:
false true true, %
all_hours_group
вечер 2148 380 15.0
день 2446 55 2.2
ночь 1908 31 1.6
утро 1520 9 0.6

Экстренный режим чаще активируется вечером - в 15 % от всех активаций. Яркий пример - перед сном самый поздно уходящий член семьи проверяет в мобильном приложении с помощью кнопки extra_search местоположение кошки. Зовет ее домой голосом. Если Ириска не слышит или не хочет возвращаться, она остается на улице до утра.

Ночные активации extra_search (1.6 %) совершенно точно совершала я. Из всех членов семьи только я стараюсь не допускать ситуаций, чтобы Ириска ночевала на улице:

In [190]:
# ночные поиски кошки
data.query('all_hours_group == "ночь" and extra_search == True')['event_time'].sample(3)
Out[190]:
6800    02:00:45
8322    01:21:32
7837    03:24:54
Name: event_time, dtype: object

Промежуточные выводы¶

Процесс привыкания к ошейнику мог повлиять на результаты перемещений в июне-июле. Некоторые члены семьи иногда выпускали кошку без него. В июне и июле Ириска гуляла по ~ 11-12 часов в день.

Пик активности приходится на август и сентябрь, прогулки в среднем длились по 14 и 13 часов в сутки соответственно. С наступлением октября активность снижается, достигая к ноябрю 7 часов в сутки. Таким образом, теплые месяцы предпочтительнее для прогулок.

Питомец наиболее активен в вечерние часы (19:00, 18:00 и 20:00).

Ириска демонстрирует типичное для кошек поведение, проявляя активность в сумерках (30 %) и наименьшую активность в утренние часы (18 %).

Чаще всего экстренный режим включается вечером перед сном.

Влияние погодных условий на время пребывания на улице¶

Среди факторов влияющих на длительность прогулок вероятно есть погода. Для получения архивных данных погоды по Павловскому Посаду воспользуемся источником: https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/.

Парсинг HTML¶

Напишем функцию, позволяющую получить двумерный массив с минимальной, максимальной погодой за сутки, а также осадки и облачность. Для реализации воспользуемся методами библиотеки BeautifulSoup, которые превращают HTML-файл в древовидную структуру. За высокую скорость в качестве парсера выбран lxml. Отыщем необходимый контент по тегам и атрибутам и преобразуем таблицу с сайта в датафрейм:

In [197]:
def temp_function(link, start_period, end_period):
    """
    Принимает на вход:
    - link - ссылка на архив погоды за конкретный месяц
    - start_period - первый день месяца
    - end_period - последний день месяца
    
    Возвращает таблицу:
    - event_date - дата в формате 'yyyy-mm-dd',
    - min_temperature - минимальная температура за сутки, °С,
    - max_temperature - максимальная температура за сутки, °С,
    - weather - характер погоды (облачность, осадки)
    """      
        
    URL = link
    req = requests.get(URL, verify=False)  # GET-запрос
    soup = BS(req.text, 'lxml')
    
    
    min_temperature = []  # Список, в котором хранятся минимальные температуры
    for row in soup.find_all(
        'span', attrs={'class': "min"} 
    ):
        min_temperature.append(row.text)
        
    max_temperature = []  # Список, в котором хранятся максимальные температуры
    for row in soup.find_all(
        'span', attrs={'class': "max"} 
    ):
        max_temperature.append(row.text)
        
    weather = []   # Список, в котором хранится характер погоды
    for row in soup.find_all(
        'div', attrs={'class': "cl_title"}
    ):
        weather.append(row.get_text(separator = ', '))  

    date = []  # Cписок, в котором хранятся даты от 1 до 30(31) дня месяца
    for row in soup.find_all(
        'div', attrs={'class': "date"}
    ):
        date.append(row.text)
    
    # Наполнение таблицы в виде двумерного массива
    temp_func = pd.DataFrame(data = {'event_date': date, 'min_temperature': min_temperature, 'max_temperature': max_temperature, 'weather': weather})

    temp_func['event_date'] = pd.period_range(start=start_period, end=end_period, freq='d')
    return temp_func

Вызовем функцию temperatura_data и получим архивные данные по дням для месяцев с мая по ноябрь включительно:

In [199]:
# вызов функции temp_function
may = temp_function('https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/май-2024', '2024-05-01', '2024-05-31')
june = temp_function('https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/июнь-2024', '2024-06-01', '2024-06-30')
july = temp_function('https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/июль-2024', '2024-07-01', '2024-07-31')
august = temp_function('https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/август-2024', '2024-08-01', '2024-08-31')
september = temp_function('https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/сентябрь-2024', '2024-09-01', '2024-09-30')
october = temp_function('https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/октябрь-2024', '2024-10-01', '2024-10-31')
november = temp_function('https://pavlovskiy-posad.nuipogoda.ru/ноябрь-2024', '2024-11-01', '2024-11-30')

Объединим данные в одну таблицу temp_by_month:

In [201]:
temp_by_month = pd.concat([may, june, july, august, september, october, november], ignore_index=True)
temp_by_month.sample(n=3)
Out[201]:
event_date min_temperature max_temperature weather
37 2024-06-07 +14° +26° облачно, без осадков
66 2024-07-06 +12° +24° облачно, гроза
195 2024-11-12 -1° +0° пасмурно, без осадков

Рассчитаем среднесуточную температуру, предварительно избавившись от символа ° и преобразовав значения в целочисленные:

In [203]:
temp_by_month = temp_by_month.replace(to_replace ='°', value = '', regex = True)

temp_by_month['avg_temp'] = round((temp_by_month['min_temperature'].astype(int) + temp_by_month['max_temperature'].astype(int)) / 2)
temp_by_month.head(3)
Out[203]:
event_date min_temperature max_temperature weather avg_temp
0 2024-05-01 +9 +20 облачно, без осадков 14.0
1 2024-05-02 +5 +11 пасмурно, без осадков 8.0
2 2024-05-03 -0 +10 малооблачно, без осадков 5.0

Разобъем столбец weather на два столбца clouds, precipitation для дальнейшего анализа:

In [205]:
# облачность и осадки
temp_by_month[['clouds', 'precipitation']] = temp_by_month['weather'].str.split(', ', n=1, expand=True)

temp_by_month.sample(n=3)
Out[205]:
event_date min_temperature max_temperature weather avg_temp clouds precipitation
47 2024-06-17 +16 +24 пасмурно, гроза 20.0 пасмурно гроза
174 2024-10-22 +4 +12 облачно, без осадков 8.0 облачно без осадков
161 2024-10-09 +5 +10 пасмурно, без осадков 8.0 пасмурно без осадков

Присоединим полученную информацию к основной таблице:

In [207]:
# приведение столбца к новому формату
temp_by_month['event_date'] = temp_by_month['event_date'].dt.to_timestamp()
In [208]:
# объединение таблиц
data = data.merge(temp_by_month, on = 'event_date', how = 'left').drop(columns = ['weather'])
data.tail()
Out[208]:
coordinate created_at type accuracy extra_search direction event_month event_date event_time event_hour ... longitude time_diff_sec time_diff_h part_of_the_world all_hours_group min_temperature max_temperature avg_temp clouds precipitation
8492 55.862185, 38.65274 2024-11-05 07:29:50 gps 10 False 23 11 2024-11-05 07:29:50 7 ... 38.652740 26354.0 7.0 северо-восток утро -2 +0 -1.0 пасмурно без осадков
8493 55.86223778, 38.65325611 2024-11-05 07:39:50 gps 10 False 47 11 2024-11-05 07:39:50 7 ... 38.653256 26354.0 7.0 северо-восток утро -2 +0 -1.0 пасмурно без осадков
8494 55.86276667, 38.65301833 2024-11-05 07:49:50 gps 10 False 170 11 2024-11-05 07:49:50 7 ... 38.653018 26354.0 7.0 юго-восток утро -2 +0 -1.0 пасмурно без осадков
8495 55.86233611, 38.65266833 2024-11-05 07:59:51 gps 10 False 248 11 2024-11-05 07:59:51 7 ... 38.652668 26354.0 7.0 юго-запад утро -2 +0 -1.0 пасмурно без осадков
8496 55.86182, 38.65254 2024-11-05 08:16:59 gps 10 True 114 11 2024-11-05 08:16:59 8 ... 38.652540 26354.0 7.0 юго-восток утро -2 +0 -1.0 пасмурно без осадков

5 rows × 21 columns

Температура воздуха, осадки, облачность¶

Рассмотрим, как в исследуемый период изменялись метеорологические величины, такие как облачность, осадки, минимальная температура воздуха ночью и максимальная температура днем (˚С). Показатель среднесуточной температуры в Павлово-Посадском районе получен путем усреднения значений температур:

In [211]:
#  числовое описание характеристик погоды
data[['min_temperature', 'max_temperature']] = data[['min_temperature', 'max_temperature']].astype('int')
data[['min_temperature', 'max_temperature', 'avg_temp']].describe().T
Out[211]:
count mean std min 25% 50% 75% max
min_temperature 8497.0 10.156173 5.163246 -3.0 7.0 11.0 14.0 20.0
max_temperature 8497.0 22.312699 6.984987 0.0 21.0 24.0 27.0 33.0
avg_temp 8497.0 16.274332 5.786490 -1.0 14.0 18.0 20.0 26.0
In [212]:
# распределение значений минимальной, максимальной и средней температуры
plt.figure(figsize=(15,5))
sns.histplot(data = data, x = 'min_temperature', kde = True, bins = 60)
sns.histplot(data = data, x = 'max_temperature', kde = True, bins = 60)
sns.histplot(data = data, x = 'avg_temp', kde = True, bins = 60)


plt.title('Распределение температуры ', fontsize=15)
plt.xlabel('Температура, °С')
plt.ylabel('Частота повторения')
plt.legend(['min_temperature', 'max_temperature', 'avg_temp'])

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image
In [213]:
# средние минимальная, максимальная и средняя температура по месяцам
round(data.groupby('event_month')[['min_temperature', 'max_temperature', 'avg_temp']].agg('mean'))
Out[213]:
min_temperature max_temperature avg_temp
event_month
5 10.0 27.0 19.0
6 14.0 26.0 20.0
7 15.0 27.0 21.0
8 13.0 25.0 19.0
9 8.0 23.0 16.0
10 4.0 12.0 8.0
11 -2.0 5.0 1.0
In [214]:
# изменение среднесуточной температуры по месяцам
plt.figure(figsize=(15, 5))
sns.barplot(x='event_month', y='avg_temp', data=data, estimator= 'mean')

plt.title('Среднесуточная температура по месяцам', fontsize=15)
plt.xlabel('Месяц')
plt.ylabel('Средняя температура, °С')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image
In [215]:
# осадки
data.groupby('precipitation')['event_date'].nunique()
Out[215]:
precipitation
без осадков      127
гроза             27
слабые осадки      1
слабый снег        2
туман              2
Name: event_date, dtype: int64
In [216]:
# облачность
data.groupby('clouds')['event_date'].nunique()
Out[216]:
clouds
малооблачно    29
облачно        47
пасмурно       44
ясно           39
Name: event_date, dtype: int64

В 2024 году самый жаркий месяц — июль (21 °С). Самый холодный - ожидаемо ноябрь, температура воздуха опускалась до -2 °С.

В исследуемый период осадки выпадали почти каждый пятый день. Солнечная и малооблачная погода была меньше, чем в 50 % дней.

Связь погодных характеристик и длительности прогулки¶

Теперь рассмотрим влияние характеристик погоды на длительность пребывания на улице кошки:

In [220]:
# осадки и длительность прогулки
plt.figure(figsize=(15,5))

order = data.groupby(['precipitation'])['time_diff_h'].mean().sort_values(ascending=False).index
sns.barplot(x='precipitation', y='time_diff_h', data=data, order=order)

plt.title('Продолжительность прогулки и осадки', fontsize=15)
plt.xlabel('Осадки')
plt.ylabel('Среднесуточная длительность прогулки, ч')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image
In [221]:
# среднесуточная длительность прогулки в зависимости от осадков, часы
round(data.groupby(['precipitation'])['time_diff_h'].mean().sort_values(ascending=False))
Out[221]:
precipitation
без осадков      13.0
туман            12.0
гроза             9.0
слабый снег       8.0
слабые осадки     6.0
Name: time_diff_h, dtype: float64

В бездождливые дни кошка гуляет дольше — в среднем 13 часов/сутки. В случае грозы этот показатель составляет ~ 9.0 часов/сутки.

In [223]:
# распределение значений осадков в разрезе extra_search
all_hours_exsearch = data.pivot_table(index ='precipitation', columns = 'extra_search', values = 'coordinate', aggfunc = 'count')
all_hours_exsearch.columns = ['false', 'true']

# процент true от общего
all_hours_exsearch['true, %'] = round(all_hours_exsearch['true'] / (all_hours_exsearch['true'] + all_hours_exsearch['false']) * 100, 1)
all_hours_exsearch = all_hours_exsearch.fillna(0).sort_values(by = 'true, %', ascending=False)
all_hours_exsearch
Out[223]:
false true true, %
precipitation
слабые осадки 39.0 10.0 20.4
слабый снег 66.0 6.0 8.3
без осадков 6706.0 416.0 5.8
гроза 1087.0 43.0 3.8
туман 124.0 0.0 0.0

Полученные результаты не позволяют сделать однозначных выводов. % активаций кнопки экстренного поиска вероятно не зависит от осадков на основе имеющихся данных.

In [225]:
# облачность и длительность прогулки
plt.figure(figsize=(15,5))

order = data.groupby(['clouds'])['time_diff_h'].mean().sort_values(ascending=False).index
sns.barplot(x='clouds', y='time_diff_h',data=data, order = order)

plt.title('Продолжительность прогулки и облачность', fontsize=15)
plt.xlabel('Облачность')
plt.ylabel('Среднесуточная длительность прогулки, ч')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image
In [226]:
# среднесуточная длительность прогулки в зависимости от облачности, часы
round(data.groupby(['clouds'])['time_diff_h'].mean().sort_values(ascending=False))
Out[226]:
clouds
ясно           13.0
малооблачно    13.0
облачно        11.0
пасмурно       11.0
Name: time_diff_h, dtype: float64

Средняя продолжительность прогулки в ясную и малооблачную погоду выше, чем в облачную и пасмурную.

In [228]:
# распределение значений облачности в разрезе extra_search 
plt.figure(figsize=(15,5))

order = data.groupby(['clouds'])['time_diff_h'].mean().sort_values(ascending=False).index
sns.histplot(data=data, y='clouds', hue='extra_search', multiple='stack', kde=True)

plt.title('Частота активаций кнопки extra search и облачность', fontsize=15)
plt.xlabel('Частота событий')
plt.ylabel('Облачность')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image
In [229]:
# сводная таблица
all_hours_exsearch = data.pivot_table(index ='clouds', columns = 'extra_search', values = 'coordinate', aggfunc = 'count')
all_hours_exsearch.columns = ['false', 'true']

# процент true от общего
all_hours_exsearch['true, %'] = round(all_hours_exsearch['true'] / (all_hours_exsearch['true'] + all_hours_exsearch['false']) * 100, 1)
all_hours_exsearch = all_hours_exsearch.fillna(0).sort_values(by = 'true, %', ascending=False)
all_hours_exsearch
Out[229]:
false true true, %
clouds
пасмурно 2063 167 7.5
облачно 2135 163 7.1
ясно 2229 99 4.3
малооблачно 1595 46 2.8

В пасмурную и облачную погоду кнопку extra_search активировали чаще.

In [231]:
# среднесуточная температура воздуха и длительность прогулки
plt.figure(figsize=(20,10))
ax = sns.barplot(x='avg_temp', y='time_diff_h', data=data, estimator= 'mean')

plt.title('Влияние среднесуточной температуры на длительность прогулки', fontsize=15)
plt.xlabel('Средняя температура, °С')
plt.ylabel('Суточная длительность прогулки, ч')

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine() 

plt.show()
No description has been provided for this image

В среднем время пребывания на улице выше при более высоких температурах воздуха.

In [233]:
# совместное распределение - среднесуточная длительность прогулки и среднесуточная температура
sns.jointplot(x='avg_temp', y='time_diff_h', data=data, kind='reg')

plt.xlabel('Температура, °С')
plt.ylabel('Среднесуточная длительность прогулки, ч')
plt.xticks(rotation = 0)

plt.grid(color="gray", linestyle=(0, (10, 10)), linewidth=0.5, alpha=0.6)
sns.despine()

plt.show()
No description has been provided for this image

Между температурой воздуха и продолжительностью прогулки линейная связь отсутствует.

Для определения взаимосвязи между несколькими величинами рассчитаем коэффициенты корреляции. Так как в данных содержатся переменные со смешанными типами воспользуемся коэффициентом φK (PhiK).

Он позволяет зафиксировать нелинейную зависимость, а также возвращается к коэффициенту корреляции Пирсона в случае двумерного нормального распределения входных данных [https://arxiv.org/pdf/1811.11440 ].

In [235]:
# копия датасета
data_copy = data.copy()

# удаление из копии лишних данных
data_copy.drop(columns = ['coordinate', 'type', 'accuracy', 'created_at', 'event_hour', 'time_diff_sec', 'part_of_the_world', 'event_date','event_time', 'min_temperature', 'max_temperature'], axis=1, inplace=True)
data_copy.sample()
Out[235]:
extra_search direction event_month latitude longitude time_diff_h all_hours_group avg_temp clouds precipitation
5604 False 106 9 55.862152 38.652378 15.0 вечер 17.0 ясно без осадков

Несмотря на то, что типы переменных могут быть определены phik-пакетом автоматически, укажем их самостоятельно:

In [237]:
# типы переменных
data_types = {'extra_search': 'categorical',  # категориальный номинальный (без иерархии)
             'direction':'interval',
             'event_month':'interval',        # числовой дискретный
             'all_hours_group':'categorical',
             'latitude':'interval',          
             'longitude':'interval',
             'time_diff_h':'interval',        # числовой непрерывный
             'avg_temp':'interval',
             'clouds': 'categorical',
             'precipitation': 'categorical'}

Для вычисления phik-корреляции и значимости переменные числового типа необходимо сгруппировать, для этого создадим список интервальных переменных:

In [239]:
# список числовых переменных
interval_cols = [col for col, v in data_types.items() if v=='interval' and col in data.columns]
interval_cols
Out[239]:
['direction',
 'event_month',
 'latitude',
 'longitude',
 'time_diff_h',
 'avg_temp']

Вычислим коэффициенты корреляции между парами переменных. Визуализируем результаты матрицы корреляции в виде тепловой карты:

In [241]:
# матрица корреляции phik между всеми переменными
phik_overview = round(data_copy.phik_matrix(interval_cols=interval_cols),2)

# тепловая карта
plot_correlation_matrix(phik_overview.values, 
                        x_labels=phik_overview.columns, 
                        y_labels=phik_overview.index, 
                        vmin=0, vmax=1, color_map="Greens", 
                        title=r"Тепловая карта матрицы коэффициентов корреляции $\phi_K$", 
                        fontsize_factor=1.5, 
                        figsize=(9, 7))
plt.tight_layout()
No description has been provided for this image

Пары с наиболее сильной корреляцией:

  • средняя температура и осадки - 0.81
  • средняя температура и месяц - 0.78.

Однако, нас в первую очередь интересуют переменные, напрямую относящиеся к действиям кошки.

Можно отметить, что существует некоторая корреляция между переменными:

  • среднесуточное время пребывания на улице и средняя температура - 0.69
  • долгота и широта - 0.65
  • среднесуточное время пребывания на улице и осадки - 0.56
  • среднесуточное время пребывания на улице и месяц - 0.56
  • широта и средняя температура - 0.49
  • extra_search и время суток - 0.40

direction (направление) не коррелирует ни с одной переменной.

Отобразим глобальные коэффициенты корреляции - это показатель общей корреляции одной переменной со всеми другими переменными в наборе данных:

In [244]:
# глобальные коэффициенты корреляции
global_correlation, global_labels = data_copy.global_phik(interval_cols=interval_cols)

plot_correlation_matrix(global_correlation, 
                        x_labels=[''],
                        y_labels=global_labels,
                        vmin=0, vmax=1,
                        figsize=(4,4),
                        color_map="Greens",
                        title=r" Глобальные коэффициенты корреляции $g_k$",
                        fontsize_factor=1.5,)
plt.tight_layout()
No description has been provided for this image

Все переменные, кроме direction имеют достаточно высокие значения глобального показателя корреляции.

Наибольшие значения приходятся на среднюю температуру, осадки и месяц. Высокие значения обусловлены сильной корреляцией этих переменных с остальными показателями.

При оценке корреляций всегда следует смотреть не только на коэффициенты, но и на их статистическую значимость. Потому что, высокий коэффициент корреляции может оказаться статистически незначимым, и наоборот.

Построим матрицу, показывающую статистическую значимость пар коррелированных и некоррелированных переменных:

In [247]:
# матрица значимости (выраженная как одностор. z-тест) проверки гипотезы зависимости каждой пары переменных:
significance_overview = data_copy.significance_matrix(interval_cols=interval_cols)

plot_correlation_matrix(significance_overview.fillna(0).values, 
                        x_labels=significance_overview.columns, 
                        y_labels=significance_overview.index, 
                        vmin=-5, vmax=5,                             # ±5 станд.откл
                        title="Матрица значимости коррелляции каждой пары переменных", 
                        usetex=False,
                        fontsize_factor=1.5, figsize=(12, 7))
plt.tight_layout()
No description has been provided for this image

Относительно высокие значения коэффициента корреляции φK между переменными, указанными выше, являются статистически значимыми.

Все, что относится к direction (направление), не является статистически значимым.

Теперь проверим конкретные взаимосвязи между переменными. Рассмотрим непрерывный и категориальный признаки:

In [250]:
c1 = 'precipitation'  # осадки - категориальный
c0 = 'time_diff_h'    # среднесуточное время пребывания на улице

outlier_signifs, binning_dict = data_copy[[c0,c1]].outlier_significance_matrix(retbins=True)

zvalues = outlier_signifs.values
xlabels = binning_dict[c1] if c1 in binning_dict.keys() else outlier_signifs.columns
ylabels = binning_dict[c0] if c0 in binning_dict.keys() else outlier_signifs.index

plot_correlation_matrix(zvalues,
                        x_labels=xlabels,
                        y_labels=ylabels, 
                        x_label='Осадки',
                        y_label='Длительность прогулки, часы',
                        vmin=-5,
                        vmax=5,
                        title='Значимость выбросов',
                        identity_layout=False,
                        fontsize_factor=1.2,
                        figsize=(10, 5))

interval columns not set, guessing: ['time_diff_h']
No description has been provided for this image

То, что переменная среднесуточное время пребывания на улице непрерывная, phik-пакет в данном случае определил самостоятельно.

Выводы, которые можно сделать: кошка гуляет дольше в дни без осадков.

Посмотрим теперь на пару категориальных переменных:

In [252]:
c1 = 'all_hours_group'  # время суток
c0 = 'extra_search'     # кнопка экстра поиска


outlier_signifs, binning_dict = data_copy[[c0,c1]].outlier_significance_matrix(retbins=True)

zvalues = outlier_signifs.values
xlabels = binning_dict[c1] if c1 in binning_dict.keys() else outlier_signifs.columns
ylabels = binning_dict[c0] if c0 in binning_dict.keys() else outlier_signifs.index


plot_correlation_matrix(zvalues,
                        x_labels=xlabels,
                        y_labels=ylabels, 
                        x_label='Часть суток',
                        y_label='Активация экстренной кнопки',
                        vmin=-5,
                        vmax=5,
                        title='Значимость выбросов',
                        identity_layout=False,
                        fontsize_factor=1.2,
                        figsize=(5, 3))
No description has been provided for this image

Включение кнопки экстренного поиска больше характерно для вечернего времени суток.

Посмотрим теперь на пару непрерывных переменных:

In [254]:
c1 = 'event_month'  # время суток
c0 = 'avg_temp'     # кнопка экстра поиска

tmp_interval_cols = ['avg_temp']

outlier_signifs, binning_dict = data_copy[[c0,c1]].outlier_significance_matrix(interval_cols=tmp_interval_cols, retbins=True)

zvalues = outlier_signifs.values
xlabels = binning_dict[c1] if c1 in binning_dict.keys() else outlier_signifs.columns
ylabels = binning_dict[c0] if c0 in binning_dict.keys() else outlier_signifs.index
xlabel = c1
ylabel = c0

plot_correlation_matrix(zvalues,
                        x_labels=xlabels,
                        y_labels=ylabels, 
                        x_label='Месяц',
                        y_label='Среднесуточная температура, °С',
                        vmin=-5,
                        vmax=5,
                        title='Значимость выбросов',
                        identity_layout=False,
                        fontsize_factor=1.2,
                        figsize=(8, 7))
No description has been provided for this image

Среднесуточная температура -2 °С больше характерна для ноября, а не для октября или мая. В августе было холоднее, чем в июле. То есть, среднемесячная температура изменяется по ожидаемым сезонным закономерностям.

Аналогичный результат подтверждается диаграммой рассеивания:

In [256]:
# диаграмма рассеивания 
scatter = px.scatter(data_copy, x='avg_temp', y='event_month', trendline="ols", trendline_color_override="red")
scatter.update_xaxes(showgrid=False)
scatter.update_yaxes(showgrid=False)
scatter.update_layout(plot_bgcolor='white')
scatter.show()

Промежуточные выводы¶

Получен двумерный массив с минимальной, максимальной погодой за сутки, а также осадки и облачность. Рассчитана среднесуточная температура за исследуемый период.

Выявленные нелинейные связи, относящиеся к действиям Ириски:

  • кошка гуляет дольше в дни без осадков;
  • кошка предпочитает для прогулок более теплые мясяцы;
  • включение кнопки экстренного поиска больше характерно для вечернего времени суток.

Дополнительные расчеты¶

В таблице не представлены данные скорости питомца и пройденного расстояния, однако, эта информация отображается в мобильном приложении. Учтем эти результаты для полноты исследования:

No description has been provided for this image

Максимальная скорость Ириски ~ 49 км/час. Различные источники в интернете подтверждают, что домашние кошки способны развивать такую скорость в рывке и на недлинных дистанциях.

Средняя скорость питомца ~ 0.30 км/час.

No description has been provided for this image

С мая 2024 по март 2025 она прошла ~ 666 км (с учетом велопоездки 26.08.2024):

No description has been provided for this image

По количеству пройденных километров в разрезе месяцев можем сделать вывод о том, что в зимние месяцы кошка менее активна (скрины не приводятся для экономии места). Наблюдения за питомцем это подтверждают: зимой большую часть суток Ириска провела дома во сне. В прошлую зиму поведение кошки было аналогично.

Таким образом, в среднем кошка проходит по 4.2 км/сутки.

No description has been provided for this image

Выводы¶

В ходе анализа GPS-данных перемещений кошки Ириски выявлены ключевые закономерности в её активности, предпочтениях маршрутов, а также связи с погодными условиями и использованием экстренного режима.

🐾 Общая активность питомца:

✔ Кошка активно исследует территорию, но не придерживается строгих маршрутов;

✔ Среднее время на улице ~ 11 часов в сутки;

✔ Пик активности пришёлся на август (14 часов/сутки), минимальная активность достигнута в ноябре (7 часов/сутки). Таким образом, теплые месяцы предпочтительнее для прогулок;

✔ Наибольшее число перемещений фиксируется в вечернее время (30 % прогулок в сумерках) и наименьшее в утренние часы (18 %). Ириска демонстрирует типичное поведение для кошек;

✔ Ночью кошка остаётся на улице в 18 % случаев.

🐾 Анализ маршрутов и территории прогулок:

✔ Среднесуточная дистанция — 4.2 км;

✔ Основная зона прогулок ~ 55.861 - 55.863 / ~ 38.65 - 38.655 (зона с наибольшей плотностью точек);

✔ Площадь территории прогулок ~ 1.5 км^2;

✔ С сентября кошка стала уходить дальше от дома, за границы привычной территории;

✔ Максимальное геодезическое расстояние между крайними точками маршрутов ~ 2.0 км (север-юг) и 1.6 км (запад-восток);

✔ Любимые места — домашний участок и двор соседей.

🐾 Влияние внешних факторов (погода, температура):

✔ Среднее время прогулки в бездождливые дни — 13 часов/сутки, в дождливые — 9 часов/сутки;

✔ Осадки уменьшают общую активность кошки на 30.0 %;

✔ В ясную и малооблачную погоду длительность прогулок немного выше, чем в облачную и пасмурную.

🐾 Использование экстренного режима:

✔ Экстренный режим включался 475 раз (5.6 % от всех записей);

✔ Пик включений в октябре — 39 % (184 раз);

✔ Чаще всего экстренный режим активируется вечером (15 % случаев);

✔ Ночная активность питомца повышает вероятность активации экстренного режима.

🐾 Пути развития исследования:

✔ Оценить влияние скорости и направления ветра;

✔ Выделить любимые зоны кошки (кластеризация мест прогулок, K-Means) после накопления большего объема данных;

✔ Сравнить маршруты нескольких питомцев.

No description has been provided for this image